Мягкие измерения являются развитием концепции мягких вычислений. Они возникли в результате “обратной волны” в схеме “теория нечетких множеств U нечеткие модели U нечеткие системы U нечеткие инструментальные программные средства U нечеткие аппаратные средства” [3]. В настоящее время МИ положены в основу вычислительной техники 6-го поколения, где благодаря высоким технологиям создаются дешевые конкурентоспособные автономные интеллектуальные системы - от миниатюрных мобильных роботов до бытовой техники.

Появление направления мягких измерений способствовало привлечению аппаратов теорий оптимальных решений, искусственного интеллекта, нечетких систем в измерительную среду. Стремление к измерению неколичественных свойств объектов привело к созданию общей (ре-презентационной) теории измерений [6]. В настоящее время проводятся работы по изучению и использованию семантики различных типов измерительных шкал [5] для повышения эффективности измерительных процессов. С другой стороны теория меры и теория шкалирования широко используются в современной теории нечетких множеств [10]. Понятие "измерение" используется при определении функции принадлежности, степени нечеткости. Определяются типы измерительных шкал, наиболее эффективных для реализации логического вывода в системах принятия решений. Подробнее остановимся на шкалах, используемых для моделирования внешнего мира.

ПФЛ, использующиеся в ИС для понимания текстов на ЕЯ, базируются на основных свойствах времени [1], а именно: направленность, линейность, непрерывность, бесконечность и гомогенность.

Абсолютная шкала (А - шкала) представляет собой ориентированную метрическую шкалу. Отметкам А – шкалы приписываются абсолютные даты в соответствии с общепринятым времяисчислением. В зависимости от единицы измерения (год, месяц, день и т.п.) вводятся разные А – шкалы. В силу свойства гомогенности времени все А – шкалы изоморфны между собой и преобразуются друг в друга операторами преобразования. Общий вид А – шкалы – некая прямая с единицей измерения.

Относительная шкала (О - шкала) есть ориентированная порядковая шкала. Рассмотрим два вида О – шкал, а именно: О₁ – шкалу с метрикой и О₂ – чисто порядковую шкалу без метрики. Первая может обладать метрикой, аналогичной абсолютной шкале. Однако в отличие от А – шкалы на О₁ – шкале зафиксирована точка времени высказывания, ТВВ (или точка говорения). ТВВ отмечает момент времени, в который появляется и существует некоторое событие и относительно которого данное событие располагается на шкале в определённом месте.

О₂ – шкала представляет собой шкалу, отражающую событийное время. Отметкам на ней соответствуют имена событий, и порядок наступления событий фиксируется их расположением – слева находятся более ранние события.

Размытая шкала (Ф – шкала) существует благодаря неполным временным высказываниям и наличием принципиально размытых временных высказываний. Примером высказываний первого типа может служить “Вчера он много работал”, второго типа – “Недавно я целый день провёл в лесу”. В частном случае события на Ф – шкале могут образовывать упорядоченные последовательности. В общем случае для размытой шкалы необходимо использовать размытую логику, опирающуюся на понятия теории размытых множеств [11].

Существующие ИС (по крайней мере, в ближайшее время) будут работать в тех же условиях, что и во времена Евклида, где присутствуют свойства времени не противоречащие естественному опыту человека: не направленность, непрерывность, бесконечность и гомогенность [1].

Аналогом точки говорения, фиксирующей некоторый момент времени, относительно которого строится шкала отсчёта времени, в пространственном случае является точка пространственного высказывания (ТПВ), относительно которой строятся те или иные системы отсчёта. Как и во временной логике, в пространственных логиках можно выделить три типа систем отсчёта (их можно назвать трёхмерными шкалами): абсолютную, относительную и размытую. Абсолютная система отсчёта всегда экзоцентрическая. Как правило, её начало совпадает с локализатором, фиксация которого в пространстве постулируется. Таким началом может быть например северный географический полюс или местонахождение какой-либо звезды.

Рассмотрим теперь порядковые шкалы для лингвистических переменных расстояние и размер. Для этого из ЕЯ выбираются соответствующие значения (например: далеко, близко и маленький, небольшой), далее проводится психометрический эксперимент, где экспериментуемым предъявляется набор значений, которые они распределяют на позиции шкалы по степени возрастания дальности объектов и соответственно увеличению размера объектов [1]. Для эксперимента необходимо ввести качестве нормы некоторое значение. У лингвистической переменной расстояние пусть это будет например не далеко - не близко, а для переменной размер рост среднего человека. После экспериментов, на шкалах можно расположить выбранные значения из ЕЯ с их функциями принадлежности.

Рассмотрим двумерную лингвистическую шкалу для ЛП направление. В качестве базовых пространственных отношений направления (ПОН) будем использовать следующие: впереди, сзади, справа, слева, а также производные ПОН, для образования полного множества. Базовая переменная для ЛП направление принимает значения из полуинтервала [0,2p ]. Значение базовой переменной, равное 0, будем соотносить с ПОН справа. Наша шкала будет неким аналогом полярных координат, где угловые параметры связаны с ПОН, а расстояния - с ПОР, а плоскость разбита на восемь секторов, соответствующим восьми значениям ЛП направление [1].

Круговые шкалы, в отличие от предыдущих, определяют не отношение порядка, а отношение непосредственного следования (предшествования) [2]. Такие шкалы отражают в сознании индивида естественную цикличность природных процессов. С появлением идеи линейного порядка такие шкалы стали как бы “навешиваться” на линейные шкалы. Например, на линейную шкалу годов в каждой точке навешивается циклическая шкала из 12 месяцев, а на каждую точку этой шкалы навешивается в свою очередь циклическая шкала дней и т.д. Но сохранились и чисто циклические шкалы. Например, шкала пространственных направлений, реализованная в компасе.

Вообще переход от одномерных шкал к многомерным (вне научного знания к двумерным и трёхмерным), как правило, означает отказ от идеи порядка и замена её на идею следования. Заметим, что отношение непосредственного следования в отличии от отношения порядка не являются транзитивными [2].

1. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах., М., Наука
2. Модели мира. М. Российская Ассоциация искусственного интеллекта, 1997.
3. Аверкин А.Н. Мягкие вычисления – основа новых информационных технологий. // Пятая национальная конференция с международным участием “Искусственный интеллект - 96”. Сборник научных трудов.
4. Поспелов Д.А. Серые или чёрно-белые? // Прикладная эргономика, № 1, 1994
5. Муравьев С.В., Бориков В.Н., Сигайло М.Н. Интеллектуальная система для исследования в области метрологии.- В сб. Тез. Докл. Ш Всесоюзн. конф. “Метрологическое обеспечение ИИС и АСУПТ”, 3-5 октября 1990, Львов, с.36.
6. Супес П., Зинес Д. Основы теории измерений.//Психологические измерения.-М.: Мир, 1967.- с.9-110.
7. Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А., Время в работах и диалоговых системах // Вопросы кибернетики. Проблемы искусственного интеллекта. М. Научный Совет по комплексной проблеме Кибернетики при Президиуме АН СССР, 1980
8. Варосян С.О., Поспелов Д.А., Неметрическая пространственная логика // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1982. № 5
9. Ежова И.В., Поспелов Д.А., Принятие решений при нечётких основаниях. 1. Универсальная шкала. // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1977. № 6
10. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. - М.:Мир, 1976. - 165 с.
11. Аверкин А.Н., Батиршин И.З., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления искусственного интеллекта, М. Наука, 1986